種分布モデル作成におけるQGISを用いた変数処理について
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猿舘聡太郎
Jul 2, 2023, 5:34:23 AM7/2/23
to QGIS初心者質問グループ
お世話になります。
現在、Maxent modelを使用して鳥類の種分布モデルの構築に取り組んでいる学生の者です。作業を進めている中で対処しきれない課題が出てきたので、こちらのグループにその内容を投稿させていただきます。コメントやアドバイスを頂けたら幸いです。
「?m以内の落葉針葉樹林率」という変数をMaxentにいれて解析したいと考えているのですが、どのような処理をQGISで行うとMaxentで解析可能な形に変換できるのかが全くわからない状況です。植生のデータはJaxaで公開されている土地被覆データを使用できるのではないかと考えているのですが、このほかにおすすめの植生データがございましたら、お教えいただけると幸いです。また、解析体調範囲は札幌市全域で検討しております。
何卒、よろしくお願い致します。
Ami
Jul 6, 2023, 11:55:47 PM7/6/23
to QGIS初心者質問グループ
こんにちは。
Maxentの説明変数はasc形式のラスタで指定しますが、QGISでは同形式を直接出力できないため、少しコツが必要です。
作成の流れとしましては
1.解析範囲のメッシュを作成
2.説明変数を作成
3.メッシュを説明変数ごとにasc形式のラスタで出力
となるかと思います。
1.解析範囲のメッシュを作成
「メニュー → ベクタ → 調査ツール → グリッドを作成」で作成可能です。
座標系は投影座標系で作成します。
2.説明変数を作成
「？m以内の落葉針葉樹林率」がメッシュの中心から半径？m以内ということであれば、まずメッシュの中心にポイントを作成し、半径？m以内のバッファを作成します。
そのバッファの面積とバッファ内における落葉針葉樹林の面積から割合を計算します。
植生データに関しては、環境省生物多様性センターの自然環境保全基礎調査はどうでしょうか。
その他必要な説明変数があれば、全てを一旦メッシュに結合します。
3.メッシュを説明変数ごとにasc形式のラスタで出力
QGISではエクスポートからasc形式のラスタで出力することはできず、ラスタの解析メニューを使用する必要があります。
まず、プロセシングツールボックスの「GDAL → ベクタ変換 → ベクタのラスタ化（rasterize）」でメッシュをラスタに変換します。
入力レイヤは説明変数のメッシュを指定します。
焼き込む値の属性は、出力したい説明変数のフィールドを指定します。
出力ラスタライズの単位は「地理単位」とし、解像度はメッシュ作成時のものを入力します。
出力領域はレイヤから計算で出力するメッシュを指定します。
nodata値は-9999など、変数として使用しない値を入力します。
次に「メニュー → ラスタ → 抽出 → 範囲を指定して切り抜き」を使用し、asc形式で出力します。
入力レイヤにはベクタのラスタ化で変換したラスタを指定します。
切り抜く範囲は、レイヤから計算にて入力レイヤと同じラスタを指定します。
nodata値もベクタのラスタ化と同様の値を入力します。
出力ファイルから「ファイルに保存」を選択し、表示される保存先指定ダイアログのファイルの種類を「ASC files(*.asc)」に変更するとasc形式のラスタで出力されます。
この作業を必要な説明変数分繰り返します。
QGISのバージョンにより若干表現が違うかもしれませんが、お試しただけますと幸いです。
Maxentの説明変数はasc形式のラスタで指定しますが、QGISでは同形式を直接出力できないため、少しコツが必要です。
作成の流れとしましては
1.解析範囲のメッシュを作成
2.説明変数を作成
3.メッシュを説明変数ごとにasc形式のラスタで出力
となるかと思います。
1.解析範囲のメッシュを作成
「メニュー → ベクタ → 調査ツール → グリッドを作成」で作成可能です。
座標系は投影座標系で作成します。
2.説明変数を作成
「？m以内の落葉針葉樹林率」がメッシュの中心から半径？m以内ということであれば、まずメッシュの中心にポイントを作成し、半径？m以内のバッファを作成します。
そのバッファの面積とバッファ内における落葉針葉樹林の面積から割合を計算します。
植生データに関しては、環境省生物多様性センターの自然環境保全基礎調査はどうでしょうか。
その他必要な説明変数があれば、全てを一旦メッシュに結合します。
3.メッシュを説明変数ごとにasc形式のラスタで出力
QGISではエクスポートからasc形式のラスタで出力することはできず、ラスタの解析メニューを使用する必要があります。
まず、プロセシングツールボックスの「GDAL → ベクタ変換 → ベクタのラスタ化（rasterize）」でメッシュをラスタに変換します。
入力レイヤは説明変数のメッシュを指定します。
焼き込む値の属性は、出力したい説明変数のフィールドを指定します。
出力ラスタライズの単位は「地理単位」とし、解像度はメッシュ作成時のものを入力します。
出力領域はレイヤから計算で出力するメッシュを指定します。
nodata値は-9999など、変数として使用しない値を入力します。
次に「メニュー → ラスタ → 抽出 → 範囲を指定して切り抜き」を使用し、asc形式で出力します。
入力レイヤにはベクタのラスタ化で変換したラスタを指定します。
切り抜く範囲は、レイヤから計算にて入力レイヤと同じラスタを指定します。
nodata値もベクタのラスタ化と同様の値を入力します。
出力ファイルから「ファイルに保存」を選択し、表示される保存先指定ダイアログのファイルの種類を「ASC files(*.asc)」に変更するとasc形式のラスタで出力されます。
この作業を必要な説明変数分繰り返します。
QGISのバージョンにより若干表現が違うかもしれませんが、お試しただけますと幸いです。
猿舘聡太郎
Aug 17, 2023, 12:39:27 AM8/17/23
to QGIS初心者質問グループ
Ami 様
ご返信が遅れて大変申し訳ございません。
ご丁寧にご教授いただきありがとうございました。
教えてくださった内容を軸にいろいろと調べながら行い、何とかMaxent modelでの解析を行うことができました。
ありがとうございました。
また、解析を行う中で疑問点が出てきましたでのもしご存じの場合はご教授いただけないでしょうか？以下にその内容を記載させていただきます。
① Maxentでの解析では「推定の際, 空間的フィルタリングとバイアスファイルを使用す
ることで, 調査バイアスを軽減させることができる。」との記載が以下のリンクにあり、このうち空間フィルタリングはMaxentにデフォルトで備わっているとのことだったのですが、バイアスファイルについてはどのようなファイルを作成して、Maxentに読み込ませればいいのかわかりませんでした。もし、このことや関連したことでご存じのことがあればご教授いただきたいです。
②「Maxentによる解析の結果，出現確率の予測値の地理的分布が得られたが，予測値は0～1までの数字で連続的に変化するため分かりづらい．そこで，最も効率よく在・不在を予測できるカットオフ値を真陽性率と真陰性率の合計が最大となる値として求め（0.293），それ以上の予測値のメッシュは生息，それ未満の予測値のメッシュは不在として示した」との記載が以下のリンクにありましたが、この具体的な手順をもしご存じであればご教授いただけないでしょうか？
何卒ご検討よろしくお願いいたします。
猿舘聡太郎
2023年7月7日金曜日 12:55:47 UTC+9 Ami:
ありた
Aug 19, 2023, 5:07:46 AM8/19/23
to QGIS初心者質問グループ
こんにちは
かなり研究者向け（であり、 QGIS とは直接関係ない）の内容ですので、参考に挙げられている
著者の方に確認いただいた方がいいと思います。（メールアドレスが公開されています）
「標本情報等の分布推定への活用とその実際：バイアスの除去から精度評価まで」によると
Bias grid による手法は、 Maxent で実装されているようです。
上記論文内で参考されていた「A Brief Tutorial on Maxent」に Bias grid について記載されています。
（同文書は、バージョン違いがあるみたいで、該当する記述がないものも存在した）
下記は、前半が ArcGIS でラスタデータを作る方法、後半が Maxent の設定方法ですが、
p.12 に Bias データを作る際の説明（他と同じセルサイズで asc 形式だとか）が、
p.20-21 に Bias file の設定方法に載っています。
「真陽性率」「カットオフ」「AUC」などで検索されると医療統計などのページが
たくさんみつかると思います。
下記ページにはカットオフ値の求め方の指標についても載っています。
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